基于AHP 的醫院醫保管理評價模型的建立

張新龍，王建林，楊偉斌，丁雪乾

（蘭州大學第一醫院 信息中心，甘肅 蘭州 730030）

0 引言

社會醫療保險制度的建立，對醫院的管理模式提出了新的要求。醫保政策的貫徹執行、醫保費用的支付、參保病人的政策服務、醫療質量管理是現代醫院醫保管理的重要方面。新形勢下的醫院管理中，醫院要得到充分發展，就得把醫保管理當作全面管理的中心工作，醫院醫保管理，目前已經從原來的人工管理模式，向人工智能管理發展，這對管理的標準化起到了重要作用[1]。

1 常用評價方法應用及其特點

從醫院戰略管理與人力資源管理角度，按評價的方法和內容，將評價方法大致分為兩大類。

1.1 醫院質量綜合評價法

平衡計分卡（balanced score card,BSC）、關鍵業績指標法（key performance indicator,KPI）、層次分析法（AHP）及360反饋評價法可歸屬這一類[2]。

共同特點是：①基于醫院安全、質量、效率、服務等方面進行綜合考核評價；②是圍繞組織戰略目標所構建和分解戰略指標題寫的工具和方法；③評價計算方法簡單。

1.2 醫院工作量負荷評價法

以資源為基礎的相對價值系數法（RBRVS）[3]、診斷相關分組法（DRGs）[4-5]和疾病嚴重程度指數（CMI）和基于病種難度績效管理可以歸屬這類[6]。

很多醫院并不是僅僅使用單一的評價方法，而是基于某一種績效評價方法之上，同時與其他方法聯合使用，使得醫院績效管理更加符合醫院實際，更加科學、實用。

2 計分模型

步驟一，計算每個標準的平均值見表1。

表1 每個標準的平均值

步驟二，計算每個標準的偏離值見表2。

表2 每個標準的偏離值

步驟三，按每個指標的權重，計算總評分見表3所示。

下面以數值算例和工程應用驗證本文方法的有效性，對比方法包括LHS方法、EGRA方法、IBS方法和LAS方法。對比所有方法的最優解與標準解“Std.”(調用真實函數)并進行誤差計算。評價標準為各方法的樣本集大小、最優解精度和最優解處可靠度值。其中，最優解處可靠度值通過蒙特卡洛仿真得到，樣本為107次。需要說明的是，由于LMPP方法未給出明確的初始采樣準則，未將該方法列入比較。

表3 計算總評分

總評分=∑（藥品比例偏離×0.1+自付比例偏離×0.1+材料比例偏離×0.1+平均住院日偏離×0.05+總人數偏離×0.2+總費用×0.1+平均費用偏離×0.1+超支偏離×0.2+投訴及拒付×0.05）。

而在這個計算中，權重是直接主觀判斷給出的，總評分結果是否和實際情況相符呢？可以看出，排名在前的科室幾乎都是內科科室，這不符合醫保評價，外科科室盡管醫保超支大，但一般病情復雜，排名靠后是政策性導向。另外，平均住院日偏離已經是按相反計算的，故在計算總評分的時候仍按加法計算。

當然，如果總評分和實際不相符的時候，可以依據實際情況，對權重重新調整，期望獲取更為合理的排名。

3 APH在醫院醫保管理中的應用

層次分析法（AHP）是由Thomas L.Saaty 開發出的一種用來解決復雜的多準則決策問題的方法[7]。AHP要求決策者對每個標準的相對重要性做出判斷，并利用每個標準做出他對每種決策方案的偏好程度。AHP的輸出就是一個按優先級排列的決策方案列表，它是在決策者的總體評價的基礎上形成的。

為說明AHP在醫院醫保管理中的應用，先給出醫院醫保管理的9個重點目標如圖1所示。醫保患者人數，總費用，平均費用，醫保結算超支金額，藥品比例，材料比例，個人自付比例，平均住院日，投訴及拒付。臨床科室醫保管理，醫保管理部門要做出判斷，并給予獎懲，醫保政策培訓、約談等方法，促進醫院醫保管理工作的提高。而如何客觀的評判一個科室的醫保工作，醫保部門認為評價過程與上述9個標準有關。

圖1 醫院醫保管理評價

其中藥品比例、材料比例、個人自付比例、平均住院日、醫保患者人數、平均費用，都是醫院信息系統統計出的客觀數據，醫保結算超支金額，是醫保管理的重要指標，為了保證數據的客觀性，通過和醫保局的系統聯合計算準確得出。投訴和拒付則是醫保部門對各科室的主觀評價。

即使像醫保結算超支金額這樣能測定的標準，醫保部門做出在基于客觀數據對評價方案的判斷時。主觀性也在所難免。比如投訴，服務態度，科室環境（本次方案未涉及）。這取決于醫保部門的主觀意見。AHP的優點在于，當一個決策者的獨特主觀判斷構成決策過程的重要部分時，它依然有效。

3.1 構建層次

AHP的第一步是以三級層次的方式來表示一個問題的總體目標、使用的標準和決策方案。這樣一個圖描述了問題的層次。第一層指出的是總體目標是醫院醫保管理評價。第二層是9個標準中的每個都促成總體目標的實現。第三層每個決策方案以唯一的路徑對應著各種標準。

運用AHP，決策者首先應具體地評判出9個標準對實現總體目標的重要性。下一步，決策者要按各個標準對每個決策方案顯示出偏好。為了得到以優先級排列的決策方案，需要運用數學方法綜合出每條標準的相對重要性以及對決策方案的偏好。

3.2 運用AHP確定優先級[8]

兩兩比較是AHP的基石，然后再構建兩兩比較矩陣，最后再綜合處理，按照每個標準對總目標的重要性確定了各標準的優先級。

而在醫院醫保管理的各標準中，是統計數據，就可以用數學的方法得到各個標準下臨床科室的優先級。下面就利用兩兩比較方式得到每個標準的優先級。

根據科室實際情況以及醫保政策準則，采用Saaty等人提出的“1-9標度”法對各標準的優先級尺度進行標度，其標度如表4所示。

表4 利用AHP的兩兩比較確定對決策方案的偏好程度

由此建立兩兩比較矩陣[9]

步驟1：計算9類目標每列的值如表5所示。

表5 每列的值

步驟2：將矩陣的每一項都除以它所在列的總和見表6所示。

表6 矩陣的每一項除以它所在列的總和

步驟3：計算每行的平均數，以確定每個標準的優先級如表7所示。

表7 每行的平均數

3.3 一致性[10]

一致性比率大于0.10表明成對比較存在不一致，在這種情況下，決策者應該重新審核成對比較。即有。

步驟1：將兩兩比較矩陣中的第一列的每項都乘以第一條標準的優先級，將兩兩比較矩陣中的第二列的每項都乘以第二條標準的優先級，對兩兩比較矩陣中的所有列都進行上述操作，然后計算各行的和，得到一個“加權值”的向量。

步驟2：步驟1得到的加權向量除以對應標準的優先級見表8。

表8 步驟2結果表

步驟3：步驟3、步驟2得到的值的平均數，此平均數可用λmax表示：

步驟4：計算一致性比率（CI），如下所示

步驟5：計算一致性比率。一致性比率定義如下：CR=CI/RI

其中RI是一個兩兩比較矩陣隨機生成的一致性比率。RI的大小取決于該比較項的個數[11]，如表9所示。

表9 RI的大小取決于該比較項的個數

選擇n=9個標準，由此可得RI=1.46，一致性比率為：

如前所述，小于或等于0.10的一致性是可接受的。這個兩兩比較的一致性程度達到要求。

3.4 運用AHP解決綜合排名

運用AHP解決綜合排名結果如表10所示。

表10 運用AHP解決綜合排名

評價分=∑（藥品比例偏離×0.146 +材料比例偏離×0.129+自付比例偏離×0.144++平均住院日偏離×0.187+總人數偏離×0.183 +總費用×0.050+平均費用偏離×0.060 +超支偏離×0.076 +投訴及拒付×0.026）

這個結果更切合實際情況。

4 結論

計分模型用下式來計算一個綜合評分方案：

wi---標準i的權重；

rij---標準i和決策方案j的比。

計分模型要求決策者估計wi和rij的值，往往出現和實際情況的偏差。內科科室醫保基金的使用是結余的，外科科室的醫保基金的使用是超支的，導致不公平的出現，甚至導致矛盾。

AHP使用了相同的計算過程，得到了每個決策方案的綜合優先級。AHP使用綜合處理的方法依據決策者的兩兩比較信息計算標準的優先級和決策方案的優先級，更接近實際情況。醫保政策是總體平衡，那就需要醫院內部做好評價考核工作，采用AHP方法后，促進了醫院醫保管理的精細化，使得評價更為公平，促進醫院管理的和諧。

可見，基于AHP的評價模型在現代醫院管理中是一個典型應用，擁有較大的價值優勢，然而應用該方法同樣有一定的局限性，如該法只能從原有的方案中優選一個出來，沒有辦法得出更好的新方案，以及從建立層次結構模型到給出成對比較矩陣，人主觀因素對整個過程的影響很大，這就使得結果難以讓所有的決策者接受。因此，將大數據分析、機器學習、神經網絡等理論應用于層次分析法，通過大數據清洗、神經網絡模型訓練的等策略得出復雜系統決策時的權重處理有著更趨于完美的研究空間，隨著對醫院管理精細化的要求的提升，在人事，醫務，科研，后勤等其他部門也可以廣泛應用，使得決策方案更合理科學。